O Departamento de EstatÃstica do IM-UFBA convida a todos para a apresentaÃÃo doÂProfessor Dr. GilÃnio Borges Fernandes, no Ciclo de Palestras 2014 do Departamento de EstatÃstica do Instituto de MatemÃtica da UFBA, intitulada
Ajuste de modelos lineares generalizados de efeitos mistos em dados binÃrios longitudinais: aspectos computacionais
Data 25 de abril de 2014 ÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂÂ
HorÃrio 11:00 horas
Local Sala 12 do Instituto de MatemÃtica da UFBA
Resumo
Modelagem de dados binÃrios longitudinais està cada dia mais popular em ensaios clÃnicos, biolÃgicos, comportamentais, etc. pelo fato de capturarem diferenÃas entre indivÃduos (ou unidades experimentais) e a dinÃmica dentro de indivÃduos. Modelos lineares generalizados de efeitos mistos (GLMM) à um paradigma popular para estender anÃlise de dados de corte transversal para dados longitudinais. Eles capturam a correlaÃÃo serial atravÃs dos efeitos aleatÃrios (ou variÃveis aleatÃrias latentes) no modelo. Em decorrÃncia da complexidade, a funÃÃo de verossimilhanÃa à maximizada atravÃs de diferentes mÃtodos numÃricos, como linearizaÃÃo de Laplace, quadratura de Gauss-Hermite e Newton, etc., que no caso dos GLMM para dados binÃrios podem apresentar resultados conflitantes. Uma questÃo importanteÂà se estes procedimentos fornecem inferÃncias vÃlidas. Esta questÃo e os problemas computacionais envolvidos nesta modelagem serÃo abordados na apresentaÃÃo.
Lizandra Castilho Fabio â Coordenadora do Ciclo de Palestras 2014 do DE-IM-UFBA